从2024年起，黔南州推选多个项目参加"数据要素×"大赛贵州分赛并斩获佳绩。其中，2024年数据赋能 文旅项目获贵州分赛一等奖，全国赛"应用实践奖"。2025年有9个项目分别获得贵州分赛一二三等奖， 获奖数量居全省前列。 本报讯（记者 王维维）2025年12月29日，记者从黔南州打造"数据要素×"场景新闻发布会上获悉，近年 来，黔南州以打造数据价值化示范区为目标，聚焦数据要素市场化配置建设，出台了《黔南州数字底座 数据要素开发行动方案》，按照数据"供得出、流得动、用得好、保安全"要求，推动数据价值化的思 路，以"数据要素×"场景为抓手，数据赋能文旅、金融、交通、气象等行业，有效提升了数据作为生产 要素的价值。 转自：贵州日报 ...

文章核心观点 - 河南省正以国家数据要素综合试验区建设为核心，通过“国家试验区—省级先行区”两级联动机制，全面推进数据要素市场化配置改革，旨在将数据资源转化为驱动产业升级和经济增长的新质生产力，为全国提供可复制的“河南方案”[6][8][9] 战略背景与目标 - 国家层面将数据要素市场化配置视为培育新质生产力、构建全国统一大市场的关键支撑，并系统性部署了10个国家数据要素综合试验区[8] - 河南省凭借其经济大省、人口大省、工业大省和农业大省的地位，拥有丰富的数据资源与海量应用场景，成功入选国家数据要素综合试验区[8] - 河南省委提出加快建设数智强省，强化数智赋能，改革目标是从宏观战略构想迈入全域协同施工的新阶段[6] 省级先行区布局与策略 - 河南划定郑州、新乡、濮阳、漯河、南阳、商丘、信阳、航空港区等8个市（区）为国家数据要素综合试验区省级先行区，旨在鼓励差异化探索与创新[8][9] - 先行区遴选首要考量数据资源禀赋、产业基础与应用场景等综合条件，支持改革决心大、探索力度强的地区率先突破[9] - 各先行区立足自身产业根基，开展差异化探索：郑州承担构建基础制度与通用平台重任；航空港区聚焦智能制造和跨境数据流通；其余六地则围绕食品、农业、中药材、文旅、物流、化工等本地支柱产业探索数据融合应用[11][12][13] 关键举措与基础设施 - **制度创新**：河南密集出台《河南省数据要素市场培育行动方案（2025—2027年）》等政策，重点探索数据产权“三权”（持有权、使用权、经营权）分置实施路径，并建立公共数据授权运营机制[14] - **市场建设**：以郑州数据交易中心为核心枢纽，加速构建多层次、多元化的数据交易市场体系，已建设多个城市运营中心和服务基地，初步形成覆盖全省、辐射全国的数据流通网络[15][16] - **技术基座**：河南统筹布局“云、网、数、端”全要素资源，加快全国一体化算力网络枢纽节点建设，并高标准建设国家超级计算郑州中心，以提升算力调度与存储能力[12][16] - **产业融合**：河南积极推动数字经济与实体经济深度融合，首批认定179家省级数据企业，建成一批重点产业载体，并培育7个省级数据标注基地，推动数据从“资源”向“资产”转化[16] 应用场景与价值体现 - **农业领域**：河南省现代农业大数据平台通过卫星遥感、无人机、传感器等多维度数据采集与AI分析，远程指导标准化生产，推动农业从“靠天吃饭”向“数据驱动”转型[3][10][11] - **制造业领域**：河南豫光金铅集团等企业建设由数据和算法驱动的“灯塔工厂”，实现远程监测与智能化生产[5] - **消费与贸易领域**：郑州数据交易中心利用区块链技术为农产品打造可信“数字身份”，实现产品全链条信息可追溯，重塑交易模式与信任体系[7] - **跨境数据流通**：航空港区创新提出建设“数据保税区”构想，旨在打造便于数据跨境流动的特殊区域，为发展高水平数字贸易积累经验[12]

开放数林指数排名 - 在“2025中国开放数林指数”中，日照市位居全国城市综合排名第六位，地级市排名第三位 [1] - 这是日照市连续第四年进入全国地级市排名前三位 [1] 数据要素市场化改革举措 - 公司系统推进数据要素市场化配置改革，并出台制度文件明确了数据资源化、资产化、资本化的工作路径 [1] - 公司打造了“日数通”数据供需对接品牌，依托日照公共数据开放网，推动相关单位职责范围内的数据“应开放尽开放” [1] - 公司建立了公共数据授权运营机制，依托日照市公共数据授权运营平台，推动数据供给、开发、运营、使用的一站式全流程管理 [1] - 公司推进高质量数据集和可信数据空间建设，其港口行业入选了数据要素综合试验区建设专项试点 [1] 数据应用与成果 - 公司打造了一系列便民惠企的数字场景 [1] - 其“汇聚应用停车数据创新停车管理新模式”案例入选了国家数据局第三批“数据要素×”典型案例 [1]

数据要素政策法规 - 湖南省通过《湖南省数据条例》并将于12月1日起正式施行 标志着数据要素市场化配置改革进入法治化新阶段 [1] - 《条例》提出建设全省数据产权登记体系 推进数据产权登记工作 建设和管理集多种功能于一体的省公共数据资源平台 [2] - 《条例》构建数据收益分配机制 明确数据价值链各环节主体收益归属 鼓励各方参与数据要素市场建设 [3] - 《条例》要求各级政府统筹数据应用场景建设创新 促进重点领域应用场景需求清单发布 推动开放人工智能应用场景 [4] 数据资源管理与运营 - 产权登记是数据管理发展趋势 登记方在获得收益同时需承担高质量生产和供给责任 [2] - 应建立生态环境公共数据授权运营机制 吸引第三方主体合作开展数据治理 共享运营收益以纾解资金难题 [3] - 公共数据授权运营收益应优先反哺数据治理和高质量数据集建设 促进治理-流通-收益-治理的良性循环 [3] - 支持企业、行业组织建设行业共性数据库和数据集 推动产业链上下游数据互联互通 [4] 数据应用场景开发 - 应用场景是推动数据整合集成、检验数据质量、激活数据潜能的重要环节 [4] - 目前生态环境数据应用以政府自身为主 企业、科研机构和高校参与有限 且侧重公益性 市场需求引导场景较少 [4] - 应加快谋划企业环境信息依法披露、环保信用评价、排污权交易等典型数据应用场景 引导企业、科研机构等开展研究攻关 [4][5] - 以市场需求导向场景带动公益性场景建设 带动生态环境数据价值整体释放 [5] 生态环境保护数据化 - 应抓住《条例》机遇加快生态环保主题数据库建设 建立健全数据资产运营机制 [1] - 探索将数据作为部门生态环境保护工作责任落实载体 制定数据特色责任清单并纳入考核 [2] - 在分解污染防治攻坚战考核等任务时 结合数据产权登记等同步明确数据采集、治理与共享责任 [2] - 目前存在秸秆禁烧管控、饮用水水源地监控等急需数字化建设场景 但缺少高质量数据源且数据治理利用不够 [3]

数据要素的战略地位与宏观影响 - 数据是数字化、网络化、智能化的基础，深刻改变生产方式、生活方式和社会治理方式 [1] - 数据是国家基础性战略性资源，是发展新质生产力的重要基础 [3] - 数据要素具有报酬递增、低成本复用等特点，能优化资源配置并提升全要素生产率 [6] - 数据要素是连接传统产业升级与新兴产业发展关键纽带，对赢得国际竞争新优势至关重要 [4][7] 数据资源规模与增长态势 - 2024年全国数据生产总量达41.06泽字节（ZB），占全球数据总量26.67% [1][3] - 2023年全国数据生产总量32.85泽字节，同比增长22.44% [3] - 用于人工智能开发、训练和推理的数据量同比增长40.95% [3] - 数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达10%左右 [1] 数据应用与产业发展 - 利用大模型的数据技术企业和数据应用企业数量分别同比增长57.21%、37.14% [1] - 智能制造、智慧城市、金融科技、医疗健康等成为数据应用主要场域 [4] - 制造、金融、交通物流行业的数据生产总量位居前三，低空经济、机器人等新领域呈现良好态势 [3] - 2024年数字经济核心产业发明专利授权量达50万件，位居全球第一，同比增长23.1% [4] 数据市场培育与制度建设 - 培育全国一体化技术和数据市场是深化改革重要方向，需加快数据基础制度建设 [2][9] - 在全国10个省份部署建设国家数据要素综合试验区，支持各地开展先行先试 [8] - 需探索数据产权结构性分置，完善数据流通规则，构建场内场外结合交易制度体系 [9] - 加强数据交易场所体系设计，制定全国统一标准，构建多层次市场交易体系 [11] 数据基础设施与供给优化 - 需建设高速互联、高效调度、开放普惠、安全可靠的国家数据基础设施 [10] - 推动数字基础设施向数据基础设施延伸，形成以释放数据价值为目标的新型基础设施体系 [10] - 提高公共数据、企业数据、个人数据的供给水平，建立数据可信流通体系 [10][11] - 加强数据分类分级管理，实现数据流通全过程动态管理，在合规使用中激活价值 [11]

数据要素的战略地位与宏观影响 - 数据是数字化、网络化、智能化的基础，深刻改变生产方式、生活方式和社会治理方式 [1] - 数据是国家基础性战略性资源，是发展新质生产力的重要基础 [3] - 数据要素具有报酬递增、低成本复用等特点，能优化资源配置、赋能实体经济、发展新质生产力 [6] - 数据要素能促进技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素优化重组，提升全要素生产率 [6] 中国数据资源规模与产业应用 - 2024年全国数据生产总量达41.06泽字节（ZB），占全球数据总量的26.67% [1][3] - 2023年全国数据生产总量为32.85泽字节（ZB），同比增长22.44% [3] - 2024年用于人工智能开发、训练和推理的数据量同比增长40.95% [3] - 数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达10%左右 [1] - 2024年数字经济核心产业发明专利授权量达50万件，位居全球第一，同比增长23.1% [4] - 利用大模型的数据技术企业和数据应用企业数量分别同比增长57.21%、37.14% [1] - 制造、金融、交通物流行业的数据生产总量位居前三，低空经济、机器人等新领域数据生产量呈现良好态势 [3] - 广东、江苏、山东、浙江、河南和四川的数据生产量占到全国的近六成 [3] 数据要素市场培育与制度建设 - 需加快培育全国一体化数据市场，提升数据要素市场化配置效率 [4] - 需探索数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通 [9] - 需完善和规范数据流通规则，构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系 [9] - 需统筹优化数据交易场所的规划布局，制定全国统一的数据交易、安全等标准体系 [11] - 在北京、辽宁、浙江等10个省份部署建设国家数据要素综合试验区，支持各地开展先行先试 [8] 数据基础设施建设与发展方向 - 需推动数字基础设施向数据基础设施延伸和拓展，建设和运营好数据基础设施 [10] - 重点建设高速互联、高效调度、开放普惠、安全可靠的国家数据基础设施 [10] - 需提高公共数据、企业数据、个人数据的供给水平，加强数据分类分级管理 [10] - 需建立数据可信流通体系，增强数据的可用、可信、可流通、可追溯水平 [10][11]

数据要素的政策演进与战略地位 - 数据在2019年被增列为第五大生产要素，凸显其在经济发展中的关键作用[1] - 2020年明确提出培育数据要素市场，标志着数据要素市场化改革启动[1] - 2023年《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》强调激活数据要素潜能的重要性[1] - 党的二十届三中全会提出加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配等制度[1] 数据产权结构性分置的概念与内涵 - 数据产权结构性分置包含"数据产权"、"结构性"和"分置"三个基本范畴[4] - 数据产权是一个动态、多维且复杂的权利体系，涵盖财产权和人格权[5] - 结构性指系统内部各部分的有机联系，具有多层次、多维度、动态性特征[6] - 分置指将整体权利分解并在不同主体间分配，以提高资源利用效率[7] - "三权"（持有权、加工使用权、产品经营权）形成连续价值链，相互依存支撑[8][9] 数据要素价值释放的路径与机制 - 数据价值释放经历从"资源"转化为"生产要素"的多层次复杂过程[2] - 数据形态演进路径划分为"数据资源-数据资产-数据商品-数据资本"四个环节[12][13] - 数据资源与资产阶段是基础价值形成，数据商品与资本阶段是应用价值释放[14] - 数据价值链可重复循环，便于持续提取和释放数据要素价值[11] 数据产权分置对数据资源阶段的影响 - 有效打破"数据孤岛"现象，促进数据跨领域、跨行业流动与整合[16] - 有助于提升数据质量，推动数据采集、清洗等环节的高效运行[16] - 能够有效保障数据安全，包括隐私、秩序、社会和国家安全四个方面[16] - 建立分类分级确权授权制度，按照"原始数据不出域、数据可用不可见"方式提供数据[16] 数据产权分置对数据资产阶段的影响 - 有助于推动数据定价机制成熟，使评估和定价更加科学合理[18] - 有利于激励对数据资产的深度挖掘，发现更多潜在商业价值[18] - 有利于激发数据市场潜力，降低市场准入门槛，吸引更多主体参与[18] - 《民法典》第127条明确承认数据和网络虚拟财产具有相同财产属性[17] 数据产权分置对数据商品阶段的影响 - 有利于降低数据交易摩擦，减少法律风险，提升交易顺畅性[21] - 有利于提高供需匹配效率，数据产品成交率为17.9%，场内交易供需匹配率低[21] - 有利于创新实践应用场景，"数据要素×"计划提出到2026年打造300个以上典型应用场景[21] - 深圳市率先探索数据产权结构性分置实践，出台《深圳市数据交易管理暂行办法》[21] 数据产权分置对数据资本阶段的影响 - 有助于最大限度发掘数据资产价值，实现数据跨主体流通和多场景复用[23] - 有助于完善数据合规监管，细化权利分工，明确不同主体权责分配[23] - 有助于培育并完善数据产业链生态，构建与数据产业链运行逻辑契合的框架[23] - 通过分权机制在数据生成、流通、使用和增值每个环节明确监管要点[23]

数据要素市场制度性障碍 - 数据产权模糊与交易成本高企是阻碍数据要素市场建设的两个核心制度性因素，本质源于产权制度滞后于技术演进的新经济困境[4] - "数据产权结构性分置制度"存在逻辑冲突，增加交易成本并助推交易困境，具体表现为：个体剩余索取权导致内生共享与交易困境、"三权分置"存在制度模糊性、数据资源与土地资源缺乏可比性[7] - 数据资源具有多模态性、可互操作性和技术性特征，属于数字化资产集合，确权复杂度远高于单一品类土地资源[7] 交易成本构成分析 - 外部性交易成本：供给方需防范核心数据逆向泄露及知识溢出的正外部性，需求方面临数据价值验证的不可缔约性[11] - 沟通性交易成本：数据产品交易存在更高信息搜寻、谈判与缔约成本[11] - 制度性交易成本：合规成本、登记入表成本及行政区域划分的数据交易所加剧制度摩擦[11] - 中介服务成本：非技术信任中介模式在合规审查、确权登记等环节收取费用[11] - 应用便捷性成本：数据应用交付及成本估算费用较高，导致搜寻、谈判、信任、契约、估值及交付成本整体高企[11] 初始权利界定机制 - 数据开发利用初始权利配置需以实现社会总成本最小化、社会总收益最大化为权衡依据[8] - 政府作为代表公众利益的行政组织，应承担初始权利界定的核心职责，需综合考量经济性、收益性、安全性[8] - 关键科学问题包括：初始权利界定的正当性和经济性、权利持有者的责任界定与惩戒机制、权利授予方式及经济补偿激励机制[9] - 基于科斯社会成本理论，权利初始界定应致力于实现社会联合损害最低、社会成本最小和社会产值最大[9] 市场建设核心要素 - 全国统一数据要素大市场建设依赖四大基本要素：初始权利界定、交易成本最小化、基础设施建设和产业化[4] - 数据流通基础设施承担三重功能：支撑数据资源开发利用的数字工场、促进数据交易与定价的数字平台、信息交互与安全监管的技术底座[5] - 数据要素产业化将在推动全国统一大市场建设中发挥加速器作用，增益实体经济第二曲线收入和资产专用性[3][5] 政策制度框架 - 国家发展改革委《全国统一大市场建设指引》将产权制度建设排在首位，要求强化市场基础制度规则统一[5] - 政策体系涵盖统一市场准入制度、公平竞争制度、社会信用制度、现代流通网络及要素资源市场建设[5] - 现行"三法两条例"法规体系在保护数据权利的同时产生了制度性交易成本[11]

数据要素的战略地位 - 数据成为新型生产要素和战略资源 各国及国际组织纷纷出台政策支持数字经济发展 [1] - 数据渗透经济社会发展各方面 影响生产流通分配消费活动和经济运行机制 在国民经济中显现基础性战略性地位 [1] - 2016年G20杭州峰会提出《二十国集团数字经济发展与合作倡议》 2019年中共十九届四中全会正式将数据列为新型生产要素 [1] 数据交易市场发展 - 2015年中国第一家数据交易所贵阳大数据交易所建立 各地陆续建立几十家数据交易机构或平台 [1] - 数据要素市场化水平影响资源配置效率 数据产权问题成为市场发展主要障碍 [2] - 数据流通交易形式包括直接交易、专业数商、数据交易所、企业数据互换等 [4] 数据产权特征与挑战 - 数据权属存在两个主体：数据事实主体（数据背后的主人）和数据记录主体（通过技术设备劳动采集数据的市场主体） [2] - 数据要素产权具有一般权利（所有权、占有权、使用权等8种）和特殊权利（隐私权、许可权、删除权等6种） [3] - 产权划分排列可能性达上万种 确权难度超出已有理论范畴和实践探索边界 [3] - 数据要素市场存在定价机制复杂性、产品形态非标性、经济属性模糊性、交易形式多样性等难题 [3] 数据确权实践路径 - 坚持在发展中解决数据确权 理论经世济用为实践开绿灯 推动大胆探索的实践氛围 [4] - 优先推进公共数据开放共享 公共数据具有公共产品属性 通过市场机制优化配置实现福利最大化 [4] - 深入研究推进企业数据市场流通 企业数字化转型产生更大规模更高价值密度数据 对数字经济和人工智能发展具现实意义 [4] - 以关键技术突破为前提 加快隐私计算、区块链、数据脱敏与匿名化等技术突破 [5][6] 数据资源价值潜力 - 数据越多种类越全规模越大则价值或潜在价值越大 是国家成立数据管理局加强数据开发利用与治理的原因之一 [6] - 可考虑设立国家数据中心集聚海量数据形成数据矿山 成为国家重要战略资源 [6] - 数据红利为高质量发展提供新动力 需用好数据红利和数字技术红利推进现代化建设 [6]

政策框架 - 国家数据局体系化推进数据要素市场化配置改革 打出政策组合拳 推动海量数据优势转化为国家竞争新优势 [1] - 完善数据基础制度方面 去年推出公共数据资源开发利用等21项政策 今年将推出数据产权等10多项制度 [1] - 布局数据基础设施方面 支持各地开展流通利用基础设施先行先试 夯实数据开发利用设施底座 [1] 数据开发利用 - 以场景牵引带动数据要素价值释放 深入实施数据要素×行动 [1] - 开展公共数据跑起来示范场景建设 [1] 市场培育 - 一批围绕数据汇聚共享 开发利用的数据企业正在孕育兴起 [1] - 标准规范不断推出 数据交易日趋活跃 [1] - 全国一体化数据市场正在加快构建 [1]